共享電單車微觀調度優化研究

韓世行 牛睿琪 高鈺 范明輝 洪彬

摘 要：本文探討了共享電單車在各站點進行投放時的微觀調度優化方案以及調度所需成本，為減少電單車企業經濟成本的同時滿足行人出行不出現“無車可租”的現象，以現有共享電單車車輛數為限制條件，滿足出行高峰時刻車輛需求為目標建立整體規劃模型，進而對電單車調度進行微觀優化。本文選取了拉薩市城關區共19個投放點進行調度研究，通過對所選站點進行數據采集與分析后，得出進行微觀優化后的調度方案以及調度成本為44.85元。

關鍵詞：共享電單車 微觀調度優化 整體規劃 全單模矩陣

Abstract：The development of science and technology makes people's pursuit of life higher. Driverless cars that used to appear only in film and television works are now gradually moving towards public life. The emergence of autopilot is mainly based on reducing the incidence of traffic accidents and improving commuting efficiency. But in the automatic driving vehicle， we should consider the ability of the highly automatic driving vehicle to support the computation and deep learning under the support of big data. The producers and sellers of the self-driving automobile undertake the joint product liability separately， and further divide the responsibility inside the car. The driver's identity will be gradually replaced， and fault liability should be reasonably applied in the current transition stage.

Key words：shared motorcycles， micro scheduling optimization， overall planning， full single-mode matrix

1 引言

近年來共享電單車因操作方便、使用高效、低碳環保等優點，得到飛速發展，“最后一公里”出行問題得到了良好解決，滿足了用戶短途出行的需求。與此同時，由于共享電單車企業管理不善等原因導致問題頻發：城市由于企業管理不善等原因，造成共享電單車站點經常出現供需不平衡問題。雖然共享電單車企業已將適量電單車投放到市場內，但車輛監測數據顯示，在共享電單車的使用高峰期部分站點仍會出現民眾“無車可租”的現象，在同一時段，其他部分站點會出現共享電單車大量堆積，妨礙正常交通行駛的問題。

為解決上述問題，本文將以拉薩市城關區為例，對城關區部分共享電單車投放點進行微觀調度優化研究。本文將計算出當前拉薩市部分區域共享電單車的微觀調度方案：在區域內共享電單車總投放量不變的前提下，研究當前拉薩市部分區域共享單車調度優化問題，考慮到各共享電單車站點的需求量具有分時段變化的特征（根據拉薩實際高峰小時），將一天劃分出8時至10時、12時至14時和17時至19時三個使用共享電單車高峰時間段，基于各個站點在每個高峰時段對共享電單車的需求量信息，以調度總成本最小化為目標建立分時段人工調度優化模型，通過在每個高峰時段到來之前進行一次人工調度，實現提高單車利用率、提高用戶滿足率，増加企業利潤的目的。此研究有利于共享電單車相關企業長久發展有益。

2 研究現狀

目前國內外主要以微觀調度路徑優化、商業模式、交通事故特征等方面研究為主。共享電單車微觀調度優化指共享電單車相關企業運用調度共享電單車對所屬轄區內各停放站點的電單車再次進行分配，以達到各停放站點的電單車與該停放站點電單車的需求量盡可能保持動態平衡。國內外學者進行共享電單車調度優化問題研究現狀如下：

以共享電單車停放地點滿意程度最大化為調度優化目標函數，創建包含模糊時間窗的車輛調度模型，并利用改進蟻群算法結合算法過程求解車輛調度模型，獲取共享單車最優調度路徑，完成城市共享單車合理有效的調度，實現城市共享單車的優化分布。陳佳惠等[2]以調度所需成本與調度車輛最少為優化目標，構建多車場有時間窗要求的共享單車調度路徑優化模型，實例驗證得出利用此模型和算法能有效減少調度成本，提高共享單車的調度效率。劉明等[3]通過對居民使用共享單車的訂單數據深入分析，建立了帶取送貨的共享單車重置路徑規劃模型并設計算法進行求解，得出重置車輛的最大載重量、單位距離成本、重置車輛里程限制、收車點個數以及收車點所擁有的共享單車數等多角度，為共享單車的重置調度提供有效的決策建議。蔣塬銳等[4]考慮到節點的調度需求大于調度車的裝載容量和多輛調度車共同滿足單個節點的調度需求的情況，以滿足出行高峰時刻車輛需求以及調度總成本最小為目標，建立共享單車靜態調度模型，從而達到在滿足需求的同時降低總成本。

3 微觀調度優化模型建立

3.1 問題分析

微觀調度優化可緩解共享電單車因單位停車點投放數量不足或過量造成出行者無車可租、占用公共空間資源、妨礙車輛正常行駛等問題，以實現共享電單車供需達到平衡狀態。在進行共享電單車微觀調度時應首先確定選定區域內電單車過量投放點與電單車不足投放點，之后，進一確定各投放點需調整車輛數。本文將根據拉薩市實際投放點共享電單車車輛數進行微觀調度優化，以滿足出行高峰時刻車輛需求以及調度總成本最小為目標，得出各站點在目前各共享電單車投放點的需求區間以及最經濟的調度方案。

3.2 模型選擇

本文最終選擇整數規劃模型為主體，解整數規劃最典型的做法是逐步生成一個相關的問題，稱它是原問題的衍生問題。對每個衍生問題又伴隨一個比它更易于求解的松弛問題（衍生問題稱為松弛問題的源問題）。通過松弛問題的解來確定它的源問題的歸宿，即源問題應被舍棄，還是再生成一個或多個它本身的衍生問題來替代它。隨即，再選擇一個尚未被舍棄的或替代的原問題的衍生問題，重復以上步驟直至不再剩有未解決的衍生問題為止。現今比較成功又流行的方法是分支定界法和割平面法，它們都是在上述框架下形成的。根據整體規劃模型對方今各個共享電單車投放點進行預測，可求得出共享電單車微觀調度優化方案。

3.3 模型假設

（1）高峰時間段內，各個共享電單車投放點需求量為已知區間;（2）考慮經濟原因，對于滿足需求量的各個共享電單車投放點不做出運出與運內;（3）各個共享電單車投放點之間運送電單車所需時間為瞬時;（4）各個共享電單車投放點之間運送單位共享電單車所需成本與兩投放點之間距離成正比;（5）各個共享電單車投放點在進行微觀調度優化之后，電單車數量位于該投放點最大值。

3.4 符號說明

根據問題分析與模型選擇，本文各符號定義如表1所示。

3.5 模型建立

李珍萍等提出依據整體規劃法設計微觀調度方案，其部分計算公式如下[5]：

若Mi<Q-，則為方今需調入投放點若Mi&gt;Q+，則為方今需調出投放點若Q-<Mi<Q+，則該方今投放點以達到動態平衡，不需要調入或調出 （1）

以上模型為全單模矩陣[6]，因此可直接通過投影尺度法求解其對應的松弛線性規劃問題得到原問題的整數最優解。

4 微觀調度優化實例驗證

4.1 數據獲取與分析

本文選取拉薩市城關區迅馳共享電單車進行微觀調度優化實例驗證，取迅馳電單車2020年5月1日至2020年7月1日在城關區共19個投放點共享電單車使用數據，并將一天分為早高峰、午高峰、晚高峰三個高峰時段進行研究，計算各投放點共享電單車的需求量區間。經調查拉薩市城關區共享電單車早、午、晚高峰時段分別為8：30-9：30、12：30-13：30和18：30-19：30。

以拉薩城關萬達廣場投放點早8：30-9：30調查數據為例，共享電單車使用量所圖1所示：

根據拉薩城關萬達廣場投放點兩月數據得出共享電單車使用車輛區間，如圖2所示。

根據以上得出拉薩城關萬達廣場投放點在置信度為95%時的需求量區間，如表2所示：

4.2 調查地點與需求量分析

根據上表可知拉薩萬達廣場投放點共享電單車最大需求量為63輛，而該投放點目前投放量為60輛，大于需求量區間上限，因此該投放點需往其他投放點調出，已求達到動態平衡，無車輛閑置。進而分別對拉薩市城關區選取的19個共享電單車投放點進行早、午、晚高峰時段數據記錄與處理，計算各投放點需求量區間上限，得出需調出投放點與需調入投放點，在本文選取的19個投放點中，需調出投放點為8個，需調入投放點為10個，具體調出、調入地點及數量如表3所示（“+”為可調出車輛數;“-”為可調入車輛數;“0”為穩定點，不需要調出與調入）。

上圖表示共享電單車位點經緯度坐標，選點距離較為集中，有利于城區分塊調度，其中五角星代表政府單位;三角形代表學校，五邊形代表醫院;正方形代表活動廣場及公園;菱形代表住宅區，綜合評價選擇站點周圍基礎設施齊全，站點選取較為合理。

4.3 調度成本

根據投放點之間的距離，以及每輛共享電單車從投放點i運送單位電單車至投放點j每公里所需成本（按每公里0.75元計算），計算得出各投放點之間進行調度時所需成本，結果如表4所示。

4.4 分析結論

經計算，拉薩市城關區部分共享電單車投放點最佳調度方案如表5所示。

5 結語

為減少電單車企業經濟成本的同時滿足行人出行不出現“無車可租”的現象，本文以現有共享電單車車輛數為限制條件，建立整體規劃模型，進而對電單車投放點進行微觀調度優化。此外，本文選取了拉薩市城關區共19個投放點兩月內高峰時段電單車使用情況為依據作為驗證實例，通過對所選站點進行數據采集與分析后，得出進行微觀優化后的調度方案以及調度成本為44.85元。

注：本文為2021年中央支持地方高校改革發展資金項目→大學生創新創業訓練計劃項目（項目編號：S202110694022;項目類別：自治區級;項目負責人：韓世行）。

參考文獻：

[1]左倪娜.基于群集智能優化算法的城市共享單車優化分布研究[J].現代電子技術，2021，44（11）：115-119.

[2]陳佳惠，侯寧，李曉璐，張彭，朱廣宇.共享單車調度路徑優化研究[J].交通科技與經濟，2021，23（02）：13-20.

[3]蔣塬銳，賈順平，李軍.基于調度池的共享單車調度研究[J].交通信息與安全，2019，37（05）：124-132.